SingleStore vs Redis: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить SingleStore и Redis, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации AI.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL, а Redis — база данных в памяти, и обе имеют векторный поиск в качестве надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделала векторный поиск возможным, встроив его в саму базу данных, поэтому вам не нужны отдельные векторные базы данных в вашем технологическом стеке. Векторы можно хранить в обычных таблицах базы данных и искать с помощью стандартных SQL-запросов. Например, вы можете искать похожие изображения товаров, фильтруя по диапазону цен, или исследовать эмбеддинги документов, ограничивая результаты определенными отделами. Система поддерживает как семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, так и скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это чрезвычайно полезно для приложений, таких как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чат-боты, где сопоставление по сходству должно выполняться быстро.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете обрабатывать операции с векторными данными большого масштаба. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов, и всё будет готово к работе. Обработчик запросов может объединять векторный поиск с операциями SQL, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных, предназначенных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать AI-функции без управления несколькими системами или работы со сложными передачами данных.
Для векторной индексации SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор k ближайших соседей для вектора запроса. Но для очень больших наборов данных или высокой параллельной нагрузки SingleStore также поддерживает поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием векторной индексации. Поиск ANN может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Существует компромисс между скоростью и точностью — ANN быстрее, но может не вернуть точный набор k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — правильный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы могут быть созданы только для таблиц columnstore и должны создаваться для одного столбца, в котором хранятся векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элементов. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным выбором для таких приложений, как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для целевой генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных embeddings. Объединяя это с традиционными функциями базы данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя при этом производительность и масштабируемость.
Redis: обзор и базовая технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск по векторному сходству, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры с использованием обработки в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приблизительных ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одно из главных преимуществ векторного поиска Redis заключается в том, что он может сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на базе AI.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она включает такие функции, как гибкое проектирование схемы, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает AI/ML-инженерам и data scientists интеграцию Redis в их AI-workflow, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Ключевые различия
Методология и алгоритмы поиска
SingleStore предоставляет пользователям несколько вариантов алгоритмов поиска, что делает его адаптируемым к различным сценариям использования. Система реализует как точный поиск k ближайших соседей (kNN), так и методы поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). В частности, для ANN SingleStore поддерживает методы индексации FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ. Такое разнообразие позволяет разработчикам находить баланс между точностью и скоростью поиска в зависимости от их конкретных потребностей.
Redis использует более упрощенный подход к алгоритмам векторного поиска. Он сосредоточен на двух основных реализациях: FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Обе системы поддерживают распространенные метрики сходства, такие как скалярное произведение и евклидово расстояние, предоставляя пользователям стандартные инструменты, необходимые для вычислений векторного сходства.
Управление данными и архитектура
SingleStore выделяется тем, что интегрирует векторный поиск непосредственно в свою систему SQL-базы данных. Эта интеграция означает, что разработчики могут хранить векторы в стандартных таблицах базы данных и сочетать векторный поиск с обычными SQL-операциями. Система позволяет пользователям выполнять сложные запросы без переключения между разными базами данных, и они могут фильтровать результаты векторного поиска с помощью стандартных SQL-условий. Такой единый подход упрощает архитектуру и снижает сложность управления несколькими системами.
Redis строит свои возможности векторного поиска поверх существующей in-memory архитектуры через Redis Stack. Такой выбор дизайна сохраняет фирменную скорость Redis, добавляя при этом векторную функциональность. Система предлагает возможности гибридного поиска, которые сочетают векторное сходство с фильтрацией по метаданным, сохраняя при этом архитектуру простой и ориентированной на производительность.
Подходы к масштабируемости
SingleStore использует распределенную архитектуру для обработки крупномасштабных векторных операций. Система распределяет данные по нескольким узлам, позволяя пользователям масштабироваться путем добавления новых узлов по мере роста данных. Такой распределенный подход означает, что SingleStore может обрабатывать растущие объемы данных, сохраняя производительность, что делает его подходящим для растущих приложений.
Redis использует свою проверенную модель in-memory обработки для операций векторного поиска. Хотя предоставленная документация не детализирует точные механизмы масштабирования для векторного поиска, система сохраняет характерную для Redis скорость векторных операций, что делает ее эффективной для многих сценариев использования.
Интеграция и использование
SingleStore предоставляет SQL-интерфейс для векторных операций, что делает его привычным для команд, уже работающих с SQL-базами данных. У системы есть конкретные технические требования: векторные индексы работают только с columnstore-таблицами, должны создаваться на одном столбце векторных данных и в настоящее время поддерживают формат Vector Type(dimensions[, F32]), при этом F32 является единственным поддерживаемым типом элемента. Эти требования создают структурированную основу для векторных операций.
Redis предлагает интеграцию через свою Vector Library, которая предоставляет набор функций, предназначенных для современных AI-приложений. Система включает возможности гибкого проектирования схем, пользовательские векторные запросы и специальные расширения для задач языковых моделей. Она также предоставляет инструменты для семантического кэширования и управления сессиями, что делает ее особенно подходящей для AI-driven приложений.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore — для приложений, которым нужна полноценная SQL-база данных с векторным поиском, особенно для крупномасштабной распределенной обработки данных, сложного SQL с векторным поиском или при работе с командами, уже знакомыми с SQL-системами, — особенно для enterprise-приложений, которым необходимо поддерживать согласованность данных при выполнении векторных операций.
Когда выбирать Redis
Redis — для приложений, которым нужны скорость и простота, особенно для быстрой in-memory векторной обработки, гибкого проектирования схем или интеграции с языковыми моделями, — особенно для real-time приложений, AI-driven систем, которым нужен быстрый поиск по векторному сходству, или проектов, где in-memory производительность является ключевой.
Итог
Это SingleStore или Redis — ваш выбор зависит от вашего сценария использования: SingleStore — это полноценная SQL-база данных с векторными возможностями, отлично подходящая для сложных распределенных приложений, а Redis — высокопроизводительное решение для векторного поиска, построенное на его in-memory архитектуре. Ваш выбор должен основываться на размере данных, сложности запросов, требованиях к производительности и на том, нужна ли вам полноценная база данных или решение для векторного поиска.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Redis, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется под открытой лицензией MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.